Cientista de aprendizado de máquina em Python

Domine as habilidades essenciais em Python para conseguir um emprego como cientista de aprendizado de máquina! Com este curso, você terá uma introdução abrangente ao aprendizado de máquina em Python. Você aumentará seu conjunto de habilidades de programação em Python com as ferramentas necessárias para realizar aprendizagem supervisionada, não supervisionada e profunda. Você aprenderá a processar dados para obter recursos, treinar seus modelos, avaliar o desempenho e ajustar os parâmetros para melhorar o desempenho. Esse curso também aborda tópicos como modelos de aprendizado de máquina baseados em árvore, análise de cluster, pré-processamento para aprendizado de máquina e muito mais. Ao terminar, você terá confiança para usar o Python para aprendizado de máquina, trabalhando com conjuntos de dados reais, classificadores lineares, gradient boosting e muito mais. No processo, você terá uma introdução ao processamento de linguagem natural, processamento de imagens e pacotes populares de aprendizado de máquina em Python, como scikit-learn, Spark e Keras.

Python85 horas21 cursos3 projetosDeclaração de Realização

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Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn

"Aprenda machine learning com scikit-learn em Python. Use dados reais e faça previsões poderosas!"

4 hours

Predictive Modeling for Agriculture

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

2 hours

Aprendizado não supervisionado em Python

Aprenda a agrupar, transformar, visualizar e extrair insights de dados não rotulados com scikit-learn e scipy.

4 hours

Clustering Antarctic Penguin Species

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

2 hours

Classificadores lineares em Python

Neste curso, você aprenderá sobre classificadores lineares como regressão logística e SVM.

4 hours

Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python

Neste curso, você aprenderá a usar modelos de árvore e ensembles para regressão e classificação com scikit-learn.

5 hours

Predicting Movie Rental Durations

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

2 hours

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

4 hours

Análise de cluster em Python

Neste curso, você aprenderá sobre aprendizado não supervisionado com técnicas de clustering usando SciPy.

4 hours

Dimensionality Reduction in Python

Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

4 hours

Pré-processamento para aprendizado de máquina em Python

"Aprenda a limpar e preparar seus dados para aprendizado de máquina!"

4 hours

Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python

"Este curso foca em engenharia de características e aprendizado de máquina para séries temporais."

4 hours

Feature Engineering for Machine Learning in Python

Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.

4 hours

Model Validation in Python

Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

4 hours

Hyperparameter Tuning in Python

Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

4 hours

Machine Learning Fundamentals in Python

Introdução ao processamento de linguagem natural em Python

Aprenda técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural com Python e aplique-as em dados reais.

4 hours

Natural Language Processing with spaCy

Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

4 hours

Feature Engineering for NLP in Python

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

4 hours

Introdução à aprendizagem profunda com PyTorch

Aprenda a criar sua primeira rede neural, ajustar hiperparâmetros e resolver problemas no PyTorch.

4 hours

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

4 hours

Processamento de imagens em Python

"Aprenda a processar, transformar e manipular imagens à sua vontade."

4 hours

Introdução ao PySpark

"Aprenda a implementar gestão de dados distribuídos e aprendizado de máquina no Spark com PySpark."

4 hours

Aprendizado de máquina com PySpark

Aprenda a fazer previsões com Apache Spark usando árvores de decisão, regressões e pipelines.

4 hours

Winning a Kaggle Competition in Python

Learn how to approach and win competitions on Kaggle.

4 hours

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